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搜索关键字:machine-learning    ( 1129个结果
机器学习图解
机器学习图解 机器学习(Machine Learning)是计算机科学的一个方向。利用统计学的技巧,机器学习算法(Machine Learning Algorithms)能够自动学习并识别数据内的规律。凭着这些规律,算法便能作出高度准确的预测。 每当提到机器学习,大家总是被其中的各种各样的算法和方法 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-06 09:49:47    阅读次数:60
编程资源
Python Machine Learning C++ JavaScript designer IOS Android CSS PHP Admin C MySQL java golang ...
分类:其他好文   时间:2020-04-05 10:07:27    阅读次数:64
Auto-Encoding Variational Bayes
[TOC] "Kingma D P, Welling M. Auto Encoding Variational Bayes[J]. arXiv: Machine Learning, 2013." 主要内容 自编码, 通过引入Encoder和Decoder来估计联合分布$p(x,z)$, 其中$z$表 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-02 19:34:41    阅读次数:84
降低损失 :学习速率
Reference: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/learning-rate Learning Rate 正如之前所述,梯度矢量具有方向和大小。梯度下降法算法用梯度乘以一个称为学习 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-02 15:51:48    阅读次数:91
Classification
本篇文章基于 著作《Hands-On Machine Learning with Scikit-learn,Keras and TensorFlow 2nd edition》,主要介绍分类模型。 1. MNIST数据集: MNIST数据集是一组70000张小数字图像,由高中生和美国人口普查局员工手写 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-31 10:25:00    阅读次数:73
莫凡Python 3
莫凡Python 3 新建模板小书匠 CNN 卷积神经网络 参考资料 https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/2-3-CNN/ https://keras-cn.readthedocs.io/ 数据预处理 X_tra ...
分类:编程语言   时间:2020-03-28 17:48:36    阅读次数:123
tensorflow入门
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. https://tensorflow.google.cn/overview/ http://www.tensorfly.cn/ 中文社区 https://gi ...
分类:其他好文   时间:2020-03-28 13:31:35    阅读次数:93
机器学习实战 [Machine learning in action]
内容简介 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 《机器学习实战》主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐 ...
分类:系统相关   时间:2020-03-19 21:22:10    阅读次数:77
【华为云技术分享】机器学习(01)——机器学习简介
最近在研究机器学习,随手将学习的过程记录下来,方面自己的学习与回顾 1. 机器学习是什么? 机器学习(Machine Learning,ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。 它使用计算机技术,应用微积分 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-19 13:35:00    阅读次数:79
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow ——Chapter 2
本部分展示一个ML项目,假设是一家房地产公司的新聘数据科学家。下面是这个项目的步骤: 看大图 获取数据 发现和可视化数据以获得见解 准备用于机器学习算法的数据 选择一个模型并进行训练 微调您的模型 介绍您的解决方案 启动,监视和维护系统。 在学习机器学习时,最好尝试使用真实数据而不是人工数据集。本部 ...
分类:系统相关   时间:2020-03-19 09:36:51    阅读次数:96
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